[nlp] seq2seq模型优化，coverage&point-generator-networks

最新推荐文章于 2023-03-08 20:00:45 发布
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分类专栏： nlp
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Trance95/article/details/103567507
本文探讨了Seq2Seq模型的优化策略，重点关注了 Coverage 机制和 Point-Generator-Networks 的应用，旨在提高序列到序列模型在自然语言处理任务中的性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

典型的Seq2Seq

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[nlp] CopyNet&PGN网络&模型优化改进等
心宝的博客
12-17 609
Generate-Mode 根据语义进行输出（Seq2Seq） Copy-Mode 根据文本位置copy，拿出encoder出现过的词（copy-model） adv : 复制了一些输入词，解决了一些OOV的问题 bp ：是偏置向量 激活函数sigmoid : 取值范围 (0,1)。转换成概率。 xt ：是decoder的预测下一词的输入，比如beat （1-Pgen）把encoder的输...
从Seq2seq到Pointer-Generator Networks
TENLIU2099的博客
05-26 1546
文章目录1 seq2seq1.1 为什么诞生seq2seq1.2 基本概述1.3 训练和预测2 注意力机制 Attention2.1 为什么会诞生Attention2.2 基本概述内容向量权重$a_{i,j}$得分函数3 poniter-network 指针网络3.1 为什么诞生pointer-network3.2 概述4 pointer-generator network 指针生成网络4.1 为...
NLP之seq2seq那些事
机器学习，深度学习
08-19 859
烟雨蒙蒙，到处充斥着雨水的味道。心情亦然沉重，如何忘记，依旧爱着，每当夜深人静的时候，总是想起你的脸，想起曾经我们在一块的时光。后悔当初不珍惜。在这痛苦之余，今天分享NLP中序列模型seq2seq模型。 本文将按照如下章节进行书写。 第一部分：什么是seq2seq模型？ 第二部分：seq模型的类型 第三部分：seq中的编码层Encoder 第四部分：seq中解码层Decoder 第五部分：seq优化技巧 第一部分：什么是seq2seq模型？ Seq2seq...
NLP预训练模型5 -- 模型结构优化（XLNet、ALBERT、ELECTRA）
anshiquanshu的专栏
07-21 1377
1 背景 上文我们从预训练任务优化（NLP预训练模型3 – 预训练任务优化（ERNIE、SpanBERT））和训练方法优化（NLP预训练模型4 – 训练方法优化（RoBERTa、T5））两个角度，分析了如何提升BERT和NLP预训练模型的performance。本文我们从模型结构优化的角度来进行深入分析。 模型结构优化一直以来都是比较fancy的工作，优秀的模型结构设计，可以大大提高模型参数的效率，甚至小模型效果可以超过大模型。本文我们以XLNet、ALBERT、ELECTRA为例进行分析。虽然他们也可以
point-generator network and Coverage mechanism for summary
yiqingyang2012的专栏
04-24 2599
Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks 传统的神经方法不能处理OOV以及解码时的重复问题，point网络用来解决OOV问题，coverage用来解决重复问题。point-generator network传统的神经方法不能处理OOV以及解码时的重复问题，point网络用来解决OOV问题。解码时用到的vocabul
Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks
liuyingshudian的博客
11-20 959
seq2seq
NLP-生成模型-2017-PGNet：Seq2Seq+Attention+Coverage+Copy【Coverage解决解码端重复解码问题；Copy机制解决解码端OOV问题】【抽取式+生成式】
u013250861的博客
12-24 3703
Pointer Network(指针网络)属于生成式模型。 - 仅用传统的 Seq2Seq 模型可以实现生成式摘要，但存在两个问题： 1. 可能不准确地再现细节, 无法处理词汇不足（OOV）单词/they are liable to reproduce factual details inaccurately; 2. 倾向于重复自己/they tend to repeat themselves。 - 传统的 Seq2Seq 模型中 Decoder 输出的目标数量是固定的，例如翻译时 Decoder 预测
论文笔记|Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks
u011150266的博客
07-03 394
该论文是ACL2017的一篇影响力较大的论文：论文地址 文章目录概述模型基线模型指针生成网络实验分析 概述 抽取式文本摘要实现简单，所有内容都是从原文中抽取，但想要高质量的，足够抽象的摘要，则需要进行生成式文本摘要。 神经序列到序列模型是生成式文本摘要的一种可行的方法。然而，这些模型有两个缺点:重现事实细节不准确，重复生成。在本文工作中，作者提出了一个新的架构，以两种正交的方式增强标准的seq2seq的注意力模型。 首先，作者使用一个混合的pointer-generator网络。一边能从源文本复制单词，有
my_seq2seq：在Tensorflow实现seq2seq模型学习指南
Seq2Seq（序列到序列）模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域应用广泛。Seq2Seq模型主要用于机器翻译、文本摘要、语音识别等任务。其基本结构包含编码器（encoder）和解码器...
Pointer Generator 详解
ys2899的博客
09-10 1286
一般规定我们的max_decoder_step取成100. batch_size规定成16. hps是hyperparameter的collections. (Pdb) hps.batch_size 16 (Pdb) hps.max_dec_steps 100 由此生成的 emb_dec_inputs = [tf.nn.embedding_lookup(embedding, x) for x in tf.unstack(self._dec_batch, axis=1)] 则是给出了embedded的 d
Sequence-to-point learning with neural networks for nonintrusive load monitoring
11-07
使用seq2point神经网络进行点对点学习以进行非侵入式负载监测
论文阅读：Get to the point: summarization with pointer-generator networks
咕噜咕噜
04-28 358
简介： 基于注意力机制的Seq2Seq模型，使用每一步解码的隐层状态与编码器的隐层状态计算权重，最终得到context向量，利用context向量和解码器隐层状态计算输出概率。这篇文章主要试图解决问题1、无法准确复述原文细节，无法处理不在词表中的词(oov问题) 2、生成的在摘要中存在重复的片段 Pointer-generator network模型结构图： 主要贡献点： ...
Get To The Point：Summarization with Pointer-Generator Networks 论文笔记
weixin_41089007的博客
09-22 769
摘要 神经序列到序列模型为抽象文本摘要提供了一种可行的新方法（这意味着它们不仅限于从原始文本中简单选择和重新排列段落）。 但是，这些模型有两个缺点：它们易于错误地再现事实细节，并且倾向于重复自己。在这项工作中，我们提出了一种新颖的体系结构，该体系结构以两种正交方式增强了标准序列间注意模型。 首先，我们使用混合指针生成器网络，该网络可以通过pointing从源文本中复制单词，这有助于准确地复制信息...
《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》阅读笔记
sinat_39589569的博客
07-27 294
《》阅读笔记1 Why2 What2.1 hybrid pointer-generator network2.2 coverage3 How3.13.24 Result5 Idea6 Relatives 1 Why Seq2Seq结构的神经网络克服了以往的生产摘要的单纯摘抄方法的缺点。但是其本身也存在两个缺点：1 生成不真实的细节，2 重复语句。 2 What 所以本文从两个独立的角度提出了解决方法。 2.1 hybrid pointer-generator network 通过 pointing的方式从
S2P(Sequence to point)模型
phoenixlxl的博客
03-08 2707
NILM中的S2P模型介绍
Get to the pointer：Abstractvie summarization with pointer-generator networks（指向生成器网络）---2017ACL
github_37228709的博客
07-25 403
上个礼拜做了实验室的小组论文分享，选择了这篇生成摘要领域高引的一篇经典论文给大家分享。所以重新梳理了一下论文的主要内容，方便日后回顾。没有把论文的全部内容翻译出来，只是按照自己对论文的理解做了一个概述性的总结。 b站有一个论文原作者的论文分享视频，感兴趣的可以去看一下Pointer-Generator Networks. 目录 1. Introduction 2. Our models 2.1Sequence-to-sequence attentional model 2.2Pointer-..
【对话生成&Seq2Seq】Decoder中提高生成句子多样性的方法
zcy的博客
03-28 578
一、问题背景   最近研究了seq2seq模型的相关优化算法，包括有其中的Attention、dropout、Scheduled Sampling和Teacher Forcing等优化、训练模型的方法。以下是传统seq2seq模型结构，没有进行任何优化，该模型分为两部分：编码器和解码器。 编码器读取输入文本，并返回代表该输入的向量。...
介绍seq2seq中coverage应用的两篇文章(ppt)
ralbuckle21的专栏
03-12 1235
Tu, Zhaopeng, et al. "Modeling coverage for neural machine translation." arXiv preprint arXiv:1601.04811 (2016).Tu, Zhaopeng, et al. "Neural Machine Translation with Reconstruction." AAAI. 2017.
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